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高速铁路信号是高速列车安全、高密度运行的基本保障。下面是我整理的高速铁路信号技术论文，希望你能从中得到感悟!
基于无线通信技术的高速铁路信号系统应用
摘 要
高速铁路信号系统是高速列车安全、高密度运行的基本保障。无线通信技术在铁路信号系统的应用，不但减少了高速铁路的信号系统成本，还较好的确保了高速铁路的安全。随着科学技术的进步，高速铁路不断的向着智能信息化转变，这就给无线通信技术领域提出了更加严格的要求，为了适应高速铁路的快速发展，各国都在潜心研究基于无线通信技术的新一代的铁路信号系统。本文介绍了国外无线通信系统在高速铁路信号系统中的发展情况，分析了运用无线通信技术的高速铁路信号系统的特点和问题，并探讨了无线通信技术在高速铁路信号系统中的应用。
【关键词】无线通信 高速铁路 信号系统
在整个高速铁路工程中，虽然信号系统的投资总额所占比率较小，但其起到的作用十分关键。由于轨道电路传输环境较差、传输信息的速率较低、设备更新维护费用高，所以基于轨道电路的列车控制系统已经不能满足高速铁路的快速发展要求。在80年代，国外开始研究基于无线通信的铁路信号系统TBS(Transmission Based Signalling)，希望通过无线通信技术的应用来提高铁路的管理职能、缩短列车间隔时间、节约能源、降低系统的成本。1995年在关于TBS的国际会议中，会议代表分析了无线通信技术在铁路信号系统应用的的可行性，并指出了无线通信技术可能给铁路信号系统带来的积极影响，表明了TBS将会成为未来铁路信号系统的发展方向。
1 国外TBS的发展情况
北美TBS的发展情况
1983年，美国铁道协会和加拿大铁道协会共同最早提出了基于无线通信的先进列车控制系统ATCS。ATCS主要是通过数字数据通信手段和先进的微处理器获取列车的精确位置和速度等信息，并对列车进行安全控制。ATCS的运用不仅避免了很多地面信号设备的安装，节省了系统成本，还消除信号盲区，增强了列车的安全系数。ATCS是由中央控制系统、无线数据通信网络、车载设备、路旁设备和线路维护人员移动终端五个子控制系统构成的。它的系统结构设计和功能模块的划分为以后基于无线通信的铁路信号系统奠定了基础。随着无线通信技术的发展，在ATCS之后北美又出现了很多基于无线通信的铁路信号系统，其中ARES可以提供非常可靠的检查和平衡手段，在很大程度上降低了人为操作失误造成的错误，使列车行驶更加安全。另外，PTS、PTC、AATC、ITCS等系统也是比较著名的。
欧洲TBS的发展情况
1992年国际铁盟下属的欧洲铁路研究机构提出了一套欧洲的铁路运输管理系统，包括车票发售、各国铁路互操作性等多个方面，ETCS就是其中非常重要的一部分。在欧共体委员会设立标准化欧洲铁路控制系统项目ETCS之前，欧洲各国铁路标准和模式不尽相同，轨距、信号设备、供电设备也不一样，因此各国只能使用自己的ATP、ATC系统。各国铁路制式上的差异使得欧洲铁路很难形成连续运输。在设立了标准化欧洲铁路控制系统项目ETCS后，各国的铁路开始逐渐按照统一标准进行规范，并逐渐取代各国不同的列车自动控制系统和防护系统。ETCS的目标就是要实现欧洲铁路的统一，提高各国铁路的互操作性，使铁路控制系统的功能和设备更加规范。
日本TBS的发展情况
在日本铁路信号系统的发展历程中，先后出现了ATS、现行ATC、数字式ATC、计算机和无线通信辅助信息控制系统等。其中现行ATC作为一种列车超速防护系统，以良好的自动制动功能保护了列车的安全。但在系统工作时，采用的最强的自动制动，影响了乘客的舒适程度。在1987年，日本开始基于无线通信的铁路信号系统的研究，为CARAT的出现奠定了坚实的基础。CARAT的使用能够使列车连续测定自身位置和行驶速度，使地面系统能够很好的了解列车运行情况，保证列车的运输安全。
2 TBS的特点和问题
在速度比较高的高速铁路上，距离比较近时，可以采用红外、蓝牙等无线通信技术实现对列车的控制;在距离比较远时，则可以通过全球定位控制系统、信标、计轴装置等来测定列车的速度和位置。车载计算机可以通过无线收发装置将列车的速度、位置信息发送给调度控制计算机，通过调度控制计算机的处理，再将列车允许的最大速度等信息通过无线通信发回给列车计算机。列车司机可以根据车载计算机的提醒进行相应的操作，如果列车司机没有及时作出反应，信息控制系统还可以自行将车速降低到允许范围以内。
TBS的特点
(1)在TBS中，主控中心可以根据列车的运行状态和操作状态通过车载计算机来调整列车的运行，加大了高速铁路信号系统的管理职能，保证了列车的安全，提高了铁路线路的通行能力。
(2)在无线通信信号系统控制下，列车和地面的可靠信息量增大，列车运行变得更加稳定，且避免了不必要的加速和制动，节约了能源，也让旅客乘车变得更加舒适。
(3)无线通信技术的运用，省掉了大量的地面信号装备，大大减少了设备的安装、维护、修整费用。
(4)无线通信信号系统的适应能力极强，通过软件上的调整就可以使列车的运行速度提高，且能够自动调整运行图，大大的提高了铁路运输管理能力。
(5)无线通信信号系统还可以通过车地间的双向信息通道实现列车的闭锁控。
TBS的问题
(1)高铁信号系统使用轨道电路只能使用较低的信息发送频率，传输环境恶劣，很难让电码的传送速率满足高速铁路的运行速度要求。
(2)TBS通过环线设备和应答器件接受数据信息，列车进行操作可能会有时间上的延迟，可能会给列车的运行造成不良的影响。
(3)轨道间的电缆电线作为车地之间的双向信息通道，虽然传输信息量大，抗干扰能力强，但设备费用较高，且防盗能力很差，一旦丢失，后果严重。
3 无线通信技术在高速铁路信号系统中的应用 微机联锁
无线通信技术在微机联锁方面运用的可行性还需进一步研究，但ATCS中提出，可以将检测到的道岔、信号机闭锁状态发送给主控中心，并利用道旁接口单元来接收主控中心的控制命令，以实现控制一组道岔、信号机动作的目的。另外道旁接口单元可以利用无线信道联系控制中心，通过电缆连接现场设备，从而检测并控制一些辅助的子系统。目前看来，无线通信技术用于微机联锁的现场设备可能会增加一些投资，且大型站场道岔众多，干扰较大，但还是具有较好的发展前景。
集中调度
在调度集中系统中，调度中心职要根据车站到发线占用情况和区段内闭塞分区大概了解列车运行的状况，并根据得到的信息排列进路。但利用TBS，控制系统就能够准确的了解列车运行的位置、速度，并根据沿线的信号系统情况发送列车控制命令，保证列车在最短的实践间隔内高速、安全、稳定的运行。无线通信技术赋予列车与控制中心的双线数据通信，给列车的运行带来了很大的方便，且实现了行车指挥自动化。
中继器
在高速铁路的实际运行中，我不可能在所有的高速铁路中都设这无线通信基站，这样不但增加了设备投资，还使无线通信铁路信号系统失去了存在的真正意义。有了中继器，基站就可以通过中继器接受和发送一些射频信号，从而使基站不仅可以管理基站区域范围内的站区，还能够将管理中继器管理的一些车辆和线路。
提高平交道口的通过效率
为了提高平交道口的防护能力和和通过效率，防止由于无线设备故障造成不必要的损失，主控中心按照时间间隔不断的查询道口的运行状态，并将查询信息及时反馈给接近道口的列车。另外主控中心通过接收的列车位置、速度信息，可以计算列车通过道口的时间，并根据实际情况设定列车的最大允许速度和列车运行线路参考。这样，列车通过平交道口就有了安全保障，而且还大大提高了道口的通过效率。
加强维修处防护
在高速铁路某路段需要进行维修时，维修部门可以通过移动终端将维修点输入到系统中，通过主控中心的传送，列车就可以很好的了解路段情况。在实际的运行中，列车可以根据了解到的维修点信息对列车进行操作，另外在列车接近维修点事，移动终端接受到地面系统的警报信号，以保证列车能够及时在维修段之前停车。
4 总结
随着高速铁路的不断发展，要确保列车的安全，先进的信号系统成了高速铁路运行的重中之重。在高速铁路信息系统中，无线通信的运用仍处于初期阶段，在具体的TBS规划时应充分考虑其与全路运输管理系统的接口，使无线通信技术更充分的运用在高速铁路的发展当中。
参考文献
[1]闵耀兴.我国铁路列车安全控制系统的现状[J].哈铁科技通讯，1997(04).
[2]姚丽娟.我国铁路信号系统的现状与发展[J].铁道通信信号，2003(04).
[3]步兵.基于通信的列车控制系统的可靠性分析方法[J].交通运输工程学报，2001(01).
[4]杨绚，陈德旺，陈荣高.速铁路列控系统主动安全控制的分析与思考[J].铁路计算机应用，2012(08).
作者简介
孙屹枫(1982-)，男，天津市人。中国民用航空大学大学本科毕业。研究方向：铁路信号。
作者单位
铁道第三勘察设计院集团有限公司电化电信处 天津市 300251
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生物医学信号处理方法论文
生物医学信号处理是指据生物医学信号特点，应用信息科学的基本理论和方法，研究如何从扰和噪声淹没的观察记录中提取各种生物医学信号中所携带的信息，并对它们进步分析、解释和分类。以下是我精心准备的生物医学信号处理方法论文，大家可以参考以下内容哦！
摘 要： 生物医学信号是人体生命信息的集中体现，深入进行生物医学信号检测与处理的理论与方法的研究对于认识生命运动的规律、探索疾病预防与治疗的新方法都具有重要的意义。
关键词： 生物医学信号 信号检测 信号处理
1 概述
1。1 生物医学信号及其特点
生物医学信号是一种由复杂的生命体发出的不稳定的自然信号，属于强噪声背景下的低频微弱信号，信号本身特征、检测方式和处理技术，都不同于一般的信号。生物医学信号可以为源于一个生物系统的一类信号，这些信号通常含有与生物系统生理和结构状态相关的信息。生物医学信号种类繁多，其主要特点是：信号弱、随机性大、噪声背景比较强、频率范围一般较低，还有信号的统计特性随时间而变，而且还是非先验性的。
1。2 生物医学信号分类
按性质生物信号可分为生物电信号（Bioelectric Signals），如脑电、心电、肌电、胃电、视网膜电等;生物磁信号（Biomagnetic Signals），如心磁场、脑磁场、神经磁场;生物化学信号（Biochemical Signals），如血液的pH值、血气、呼吸气体等;生物力学信号（Biomechanical Signals），如血压、气血和消化道内压和心肌张力等;生物声学信号（Bioacoustic Signal），如心音、脉搏、心冲击等。
按来源生物医学信号可大致分为两类：（1）由生理过程自发产生的主动信号，例如心电（ECG）、脑电（EEG）、肌电（EMG）、眼电（EOG）、胃电（EGG）等电生理信号和体温、血压、脉博、呼吸等非电生信号;（2）外界施加于人体、把人体作为通道、用以进行探查的被动信号，如超声波、同位素、X射线等。
2 生物医学信号的检测及方法
生物医学信号检测是对生物体中包含的生命现象、状态、性质和成分等信息进行检测和量化的技术，涉及到人机接口技术、低噪声和抗干扰技术、信号拾取、分析与处理技术等工程领域，也依赖于生命科学研究的进展。信号检测一般需要通过以下步骤（见图1）。
①生物医学信号通过电极拾取或通过传感器转换成电信号;②放大器及预处理器进行信号放大和预处理;③经A/D转换器进行采样，将模拟信号转变为数字信号;④输入计算机;⑤通过各种数字信号处理算法进行信号分析处理，得到有意义的结果。
生物医学信号检测技术包括：（1）无创检测、微创检测、有创检测;（2）在体检测、离体检测;（3）直接检测、间接检测;（4）非接触检测、体表检测、体内检测;（5）生物电检测、生物非电量检测;（6）形态检测、功能检测;（7）处于拘束状态下的生物体检测、处于自然状态下的生物体检测;（8）透射法检测、反射法检测;（9）一维信号检测、多维信号检测;（10）遥感法检测、多维信号检测;（11）一次量检测、二次量分析检测;（12）分子级检测、细胞级检测、系统级检测。
3 生物医学信号的处理方法
生物医学信号处理是研究从扰和噪声淹没的信号中提取有用的生物医学信息的特征并作模式分类的方法。生物医学信号处理的目的是要区分正常信号与异常信号，在此基础上诊断疾病的存在。近年来随着计算机信息技术的飞速发展，对生物医学信号的处理广泛地采用了数字信号分析处理方法：如对信号时域分析的相干平均算法;对信号频域分析的快速傅立叶变换算法和各种数字滤波算法;对平稳随机信号分析的功率谱估计算法和参数模型方法;对非平稳随机信号分析的短时傅立叶变换、时频分布（维格纳分布）、小波变换、时变参数模型和自适应处理等算法;对信号的非线性处理方法如混沌与分形、人工神经网络算法等。下面介绍几种主要的处理方法。
3。1 频域分析法
信号的频域分析是采用傅立叶变换将时域信号x（t）变换为频域信号X（f），从而将时间变量转变成频率变量，帮助人们了解信号随频率的变化所表现出的特性。信号频谱X（f）描述了信号的频率结构以及在不同频率处分量成分的大小，直观地提供了从时域信号波形不易观察得到频率域信息。频域分析的'一个典型应用即是对信号进行傅立叶变换，研究信号所包含的各种频率成分，从而揭示信号的频谱、带宽，并用以指导最优滤波器的设计。
3。2 相干平均分析法
生物医学信号常被淹没在较强的噪声中，且具有很大的随机性，因此对这类信号的高效稳健提取比较困难。最常用的常规提取方法是相干平均法。相干平均（Coherent Average）主要应用于能多次重复出现的信号的提取。如果待检测的医学信号与噪声重叠在一起，信号如果可以重复出现，而噪声是随机信号，可用叠加法提高信噪比，从而提取有用的信号。这种方法不但用在诱发脑电的提取，也用在近年来发展的心电微电势（希氏束电、心室晚电位等）的提取中。
3。3 小波变换分析法
小波分析是传统傅里叶变换的继承和发展，是20世纪80年代末发展起来的一种新型的信号分析工具。目前，小波的研究受到广泛的关注，特别是在信号处理、图像处理、语音分析、模式识别、量子物理及众多非线性科学等应用领域，被认为是近年来在工具及方法上的重大突破。小波分析有许多特性：多分辨率特性，保证非常好的刻画信号的非平稳特征，如间断、尖峰、阶跃等;消失矩特性，保证了小波系数的稀疏性;紧支撑特性，保证了其良好的时频局部定位特性;对称性，保证了其相位的无损;去相关特性，保证了小波系数的弱相关性和噪声小波系数的白化性;正交性，保证了变换域的能量守恒性;所有上述特性使小波分析成为解决实际问题的一个有效的工具。小波变换在心电、脑电、脉搏波等信号的噪声去除、特征提取和自动分析识别中也已经取得了许多重要的研究成果。
3。4 人工神经网络
人工神经网络是一种模仿生物神经元结构和神经信息传递机理的信号处理方法。目前学者们提出的神经网络模型种类繁多。概括起来，其共性是由大量的简单基本单元（神经元）相互广泛联接构成的自适应非线性动态系统。其特点是：（1）并行计算，因此处理速度快;（2）分布式存贮，因此容错能力较好;（3）自适应学习（有监督的或无监督的自组织学习）。
参考文献
[1] 邢国泉，徐洪波。生物医学信号研究概况。咸宁学院学报（医学版），2006，20：459～460。
[2] 杨福生。论生物医学信号处理研究的学科发展战略。国外医学生物医学工程分册，1992，4（15）：203～212。
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